스누아이랩SMVT를 활용한 자동 결함 검사
스누아이랩SMVT를 활용한 자동 결함 검사
서울대 AI 교수진과 삼성 연구소 출신 연구원들이 참여해 설립한 피지컬AI 머신비전 전문기업 스누아이랩이 CAD(컴퓨터 지원 설계) 데이터를 활용해 제조 현장의 품질검사를 자동화하는 AI 머신비전 플랫폼 ‘SMVT(SNUAILAB Machine Vision Tool)’를 선보였다.

12일 스누아이랩에 따르면 SMVT는 제품의 크기와 형태, 구조 등의 정보를 담은 CAD 데이터를 AI가 분석해 검사 위치와 판정 기준을 자동으로 설정하는 플랫폼이다. 실제 제품의 촬영·스캔 데이터를 CAD와 비교해 2차원(2D) 표면 검사와 3차원(3D) 치수 검사를 하나의 환경에서 수행할 수 있다.

스누아이랩은 2019년 설립된 비전AI 전문기업이다. 설립 과정에서 컴퓨터 비전과 빅데이터 분야의 서울대 현직 교수진과 서울대 기술지주가 참여했으며, 삼성 연구소 출신 연구진 등도 합류했다. 사명도 서울대의 ‘SNU’와 인공지능을 뜻하는 ‘AI’, 연구소를 의미하는 ‘LAB’을 결합해 만들었다. 현재 본사도 서울대 관악캠퍼스 자동화시스템공동연구소에 두고 있다. 산업 현장에서 활용할 수 있는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기술을 주력으로 개발하고 있으며 전기차·자동차·제조·인프라 분야 등에 관련 솔루션을 공급하고 있다.

특히 영상 속 사물을 AI가 인식하고 판단하는 ‘비전AI’ 기술을 제조 현장의 품질검사와 자동화에 적용하는 데 집중하고 있다. 단순히 카메라로 불량 여부를 찾아내는 데 그치지 않고 AI 학습용 데이터 처리부터 모델 생성, 현장 검사까지 연결하는 기술을 개발해 왔다. 회사의 비전AI 플랫폼 ‘AutoCare’는 시각 데이터를 가공해 학습 데이터셋과 AI 모델을 만들고 이를 현장에 적용할 수 있도록 지원한다.

이번 SMVT에는 이 같은 기술을 제조 공정의 2D·3D 검사로 확장했다. 기존 비전검사는 제품이 바뀔 때마다 전문 엔지니어가 제품 위치와 각도를 맞추고 검사 지점을 다시 지정해야 하는 경우가 많았다. 작업자의 숙련도에 따라 검사 성능에 편차가 생길 수 있다는 점도 한계로 꼽혔다. SMVT는 새로운 CAD 파일을 불러오면 검사 정보를 다시 구성해 이런 수작업을 줄인 것이 특징이다.

스캔한 2D·3D 데이터를 3D CAD 모델과 자동으로 맞춰주는 ‘자동 정합’ 기능도 적용했다. 검사 대상의 위치나 회전 각도가 달라지더라도 CAD를 기준으로 데이터를 정렬해 검사를 진행할 수 있다. 2D 이미지와 3D 형상 데이터를 함께 분석해 흠집·오염·변색 등 표면 결함과 높이·간격·깊이 등 치수를 동시에 확인하고 결함 위치와 형태를 3차원으로 시각화할 수 있다.

AI 검사 도입 과정에서 필요한 결함 데이터 부족 문제를 보완하는 기능도 넣었다. CAD 데이터와 물리 기반 렌더링(PBR) 기술을 이용해 흠집, 찍힘, 변형 등의 가상 결함 데이터를 만들어 실제 불량품이 충분히 쌓이기 전에도 AI 검사 모델을 사전 학습시킬 수 있도록 했다. 생산 초기나 신제품 투입 단계에서 별도의 결함 데이터를 확보하는 데 걸리는 시간을 줄일 수 있다는 게 회사 측 설명이다.

대규모언어모델(LLM)을 활용한 검사 과정 자동화 기능도 제공한다. 사용자가 자연어로 검사 목적과 조건을 입력하면 LLM이 이미지 취득, CAD 정렬, 검사 영역 설정, 측정, 정상·불량 판정 등에 필요한 기능을 추천하고 순서에 맞춰 연결한다. 전문 엔지니어가 일일이 검사 과정을 설계하지 않아도 비전검사 애플리케이션을 구성할 수 있도록 한 것이다.

스누아이랩은 자동차 부품과 이동통신 단말기, 생활가전, 전기차 배터리 등 제조 분야에서 SMVT 관련 개념검증(PoC)을 진행했다. 가상 결함 데이터 생성 기술도 단말기용 커넥터 소자, 반도체 제조용 운반장비 부품, 자동차 동력전달장치 부품 등에 적용했다.

회사 관계자는 “향후 다양한 산업군에서 SMVT 적용 사례와 산업별 레퍼런스를 확대할 계획”이라며 “국내 제조 현장의 스마트팩토리와 AX(AI 전환)를 위한 기술 개발과 사업화를 추진하겠다”고 말했다.

조철오 기자 cheol@hankyung.com